鲁达
何谓矩阵数据解析法
矩阵数据解析法又称为主成份分析法，是多变量解析法中的一种方法。其概念是对于矩阵图中所排列的大量数值数据，藉由定量化各要素间的相关性，并取出数个代表特性(主成份)，以期望能代表全体。在QC新七种工具中，数据矩阵分析法是唯一种利用数据分析问题的方法。
矩阵数据解析法的使用步骤
由于矩阵数据解析法必须使用计算机协助计算，下列仅略述其步骤：
(1)将资料整理成矩阵；
(2)配合技术要求计算行间或列间之相关系数；
(3)依据相关系数的大小，判定主要成份。
至此，新QC七大手法已经全部介绍完毕。我们再次回顾一下新QC七大手法的使用时机。
新QC七大手法的使用时机如下：
1.亲和图(KJ法)：适用于从模糊不清中，理出问题点；
2.关连图法：适用于从纠缠不清中，理出头绪；
3.系统图法：适用于有系统的展开，发展解决问题的手段；
4.矩阵图法：适用于多元化考虑，指出问题或关系的重点；
5.PDPC法：目的在于建立事先预防系统以免出差错；
6.箭形图法：适用于指出细部工作顺序与日程重点；
7.矩阵数据解析法：适用于定量地分析复杂矩阵图。